Każdy chce AI w zarządzaniu ryzykiem. Niewielu jest na to gotowych

Wszyscy gonią za wdrożeniem AI. Ale w zarządzaniu ryzykiem zewnętrznym (TPRM), ten wyścig może być największym ryzykiem ze wszystkich.

AI opiera się na strukturze: czystych danych, standaryzowanych procesach i spójnych wynikach. Jednak większość programów TPRM nie posiada tych podstaw. Niektóre organizacje mają dedykowanych liderów ds. ryzyka, określone programy i zdigitalizowane dane. Inne zarządzają ryzykiem w sposób doraźny, korzystając ze spreadsheetów i współdzielonych dysków. Niektóre działają pod ścisłą kontrolą regulacyjną, podczas gdy inne akceptują znacznie większe ryzyko. Żadne dwa programy nie są takie same, a dojrzałość wciąż różni się znacznie po 15 latach wysiłków.

Ten brak jednolitości oznacza, że wdrożenie AI w TPRM nie nastąpi poprzez szybkość czy jednolitość. Nastąpi ono poprzez dyscyplinę, a ta dyscyplina zaczyna się od bycia realistycznym co do stanu obecnego programu, celów i apetytu na ryzyko.

Jak poznać, czy Twój program jest gotowy na AI

Nie każda organizacja jest gotowa na AI, i to jest w porządku. Niedawne badanie MIT wykazało, że 95% projektów GenAI kończy się niepowodzeniem. A według Gartner, 79% kupujących technologie twierdzi, że żałuje swojego ostatniego zakupu, ponieważ projekt nie został odpowiednio zaplanowany.

W TPRM, gotowość do AI nie jest przełącznikiem, który można włączyć. Jest to postęp, a także odbicie tego, jak zorganizowany, połączony i zarządzany jest Twój program. Większość organizacji znajduje się gdzieś na krzywej dojrzałości, która sięga od przypadkowego do zwinności, a wiedza o tym, gdzie się znajdujesz, jest pierwszym krokiem w kierunku efektywnego i odpowiedzialnego korzystania z AI.

Na wczesnych etapach, programy ryzyka są w dużej mierze ręczne, opierają się na spreadsheetach, pamięci instytucjonalnej i rozproszonej własności. Nie ma formalnej metodyki ani spójnego nadzoru nad ryzykiem zewnętrznym. Informacje o dostawcach mogą znajdować się w wątkach e-mail lub w głowach kilku osób, a proces działa, dopóki nie zawiedzie. W takim środowisku, AI będzie miał trudności z rozróżnieniem szumu od spostrzeżeń, a technologia nasili niekonsekwencję zamiast ją eliminować.

Podczas gdy programy dojrzewają, zaczyna tworzyć się struktura: przepływy pracy stają się standaryzowane, dane są zdigitalizowane, a odpowiedzialność rozciąga się na departamenty. Tutaj AI zaczyna dodawać prawdziwą wartość. Ale nawet dobrze zdefiniowane programy często pozostają rozproszone, ograniczając widoczność i spostrzeżenia.

Prawdziwa gotowość pojawia się, gdy te rozproszenia znikają, a zarządzanie staje się wspólne. Zintegrowane i zwinnego programy łączą dane, automatyzację i odpowiedzialność na poziomie przedsiębiorstwa, pozwalając AI na znalezienie swojego miejsca — przekształcając niepołączone informacje w inteligencję i wspierając szybsze, bardziej przejrzyste podejmowanie decyzji.

Poprzez zrozumienie, gdzie jesteś i dokąd chcesz się udać, możesz zbudować podstawy, które zmienią AI z obietnicy w prawdziwy mnożnik siły.

Dlaczego jeden rozmiar nie pasuje do wszystkich, pomimo dojrzałości programu

Nawet jeśli dwie firmy mają zwinnego programy ryzyka, nie będą one śledzić tego samego kursu wdrożenia AI, ani nie zobaczą tych samych wyników. Każda organizacja zarządza inną siecią podmiotów zewnętrznych, działa pod unikalnymi regulacjami i akceptuje różne poziomy ryzyka.

Banki, na przykład, muszą spełniać surowe wymagania regulacyjne dotyczące ochrony danych i prywatności w ramach usług świadczonych przez podmioty zewnętrzne. Ich tolerancja na błędy, awarie lub naruszenia jest bliska zeru. Producentów dóbr konsumpcyjnych, z drugiej strony, może akceptować większe ryzyko operacyjne w zamian za elastyczność lub szybkość, ale nie mogą pozwolić na przerwy, które wpływają na krytyczne terminy dostaw.

Każda organizacja definiuje swoją tolerancję na ryzyko, co określa, ile niepewności jest gotowa zaakceptować, aby osiągnąć swoje cele, a w TPRM, ta granica ciągle się zmienia. Dlatego gotowe modele AI rzadko działają. Stosowanie ogólnego modelu w tak zmiennym środowisku tworzy punkty ślepe zamiast klarowności — tworząc potrzebę bardziej celowych, konfigurowalnych rozwiązań.

Bardziej inteligentne podejście do AI jest modułowe. Wdrożenie AI tam, gdzie dane są silne, a cele są jasne, a następnie skalowanie od tamtej pory. Typowe przypadki użycia obejmują:

• Badanie dostawców: Użyj AI, aby przeszukać tysiące potencjalnych dostawców, identyfikując partnerów o najniższym ryzyku, najbardziej zdolnych lub najbardziej zrównoważonych dla nadchodzącego projektu.
• Ocena: Zastosuj AI do oceny dokumentacji dostawców, certyfikatów i dowodów audytowych. Modele mogą wskazać niekonsekwencje lub anomalie, które mogą wskazywać na ryzyko, pozwalając analitykom skupić się na tym, co jest najważniejsze.
• Planowanie odporności: Użyj AI, aby symulować skutki zakłóceń. Jak wpłynęłoby na Twoją bazę dostawców nałożenie sankcji w regionie lub zakaz regulacyjny na określony materiał? AI może przetwarzać złożone dane handlowe, geograficzne i zależności, aby modelować wyniki i wzmacniać plany awaryjne.

Każdy z tych przypadków użycia dostarcza wartości, gdy jest wdrożony w sposób zamierzony i wspierany przez zarządzanie. Organizacje, które widzą prawdziwy sukces z AI w zarządzaniu ryzykiem i łańcuchem dostaw, nie są tymi, które automatyzują najwięcej. Są to te, które zaczynają od małych, automatyzują z zamiarem i często dostosowują.

Budowanie w kierunku odpowiedzialnego AI w TPRM

Podczas gdy organizacje zaczynają eksperymentować z AI w TPRM, najbardziej skuteczne programy balansują innowację z odpowiedzialnością. AI powinno wzmacniać nadzór, a nie go zastępować.

W zarządzaniu ryzykiem zewnętrznym, sukces nie jest mierzony tylko tym, jak szybko można ocenić dostawcę; jest mierzony tym, jak dokładnie ryzyko jest identyfikowane i jak skutecznie zostały wdrożone działania korygujące. Kiedy dostawca zawiedzie lub problem zgodności trafi na nagłówki, nikt nie pyta, jak wydajny był proces. Pytają, jak było zarządzane.

To pytanie, „jak jest zarządzane”, staje się szybko globalne. Podczas gdy wdrożenie AI przyspiesza, regulatorzy na całym świecie definiują, co oznacza „odpowiedzialne” w bardzo różny sposób. Unijna ustawa o AI ustanowiła ton z opartym na ryzyku podejściem, które wymaga przejrzystości i odpowiedzialności za systemy o wysokim ryzyku. W przeciwieństwie do tego, Stany Zjednoczone idą bardziej zdecentralizowaną ścieżką, podkreślając innowację wraz z dobrowolnymi standardami, takimi jak ramowy framework zarządzania ryzykiem AI NIST. Inne regiony, w tym Japonia, Chiny i Brazylia, rozwijają swoje własne warianty, łącząc prawa człowieka, nadzór i priorytety krajowe w odrębne modele zarządzania AI.

Dla globalnych przedsiębiorstw, te rozbieżne podejścia wprowadzają nowe warstwy złożoności. Dostawca działający w Europie może mieć surowe obowiązki sprawozdawcze, podczas gdy w Stanach Zjednoczonych może mieć mniej rygorystyczne, ale nadal ewoluujące oczekiwania. Każda definicja „odpowiedzialnego AI” dodaje nuans do tego, jak ryzyko musi być oceniane, monitorowane i wyjaśniane.

Liderzy ds. ryzyka potrzebują adaptowalnych struktur nadzoru, które mogą się dostosować do zmieniających się regulacji, jednocześnie utrzymując przejrzystość i kontrolę. Najbardziej zaawansowane programy wbudowują zarządzanie bezpośrednio w swoje operacje TPRM, zapewniając, że każda decyzja wspomagana przez AI może być wyjaśniona, śledzona i obroniona — niezależnie od jurysdykcji.

Jak zacząć

Przekształcenie odpowiedzialnego AI w rzeczywistość wymaga więcej niż oświadczeń politycznych. Oznacza to stworzenie odpowiednich podstaw: czystych danych, jasnej odpowiedzialności i ciągłego nadzoru. Oto, jak to wygląda.

• Standaryzuj od samego początku. Ustanów czyste, spójne dane i zgodne procesy przed automatyzacją. Wdrożenie AI powinno być realizowane etapami, integrując je stopniowo z programem ryzyka, testując, walidując i doskonaląc każdy etap przed skalowaniem. Upewnij się, że integralność danych, prywatność i przejrzystość są niezbywalne od samego początku. AI, które nie mogą wyjaśnić swojego powodu, lub które polegają na niezweryfikowanych danych wejściowych, wprowadzają ryzyko zamiast je zmniejszać.
• Zacznij od małych i eksperymentuj często. Sukces nie jest kwestią szybkości. Uruchom kontrolowane pilotaże, które stosują AI do konkretnych, dobrze zdefiniowanych problemów. Dokumentuj, jak modele działają, jak są podejmowane decyzje i kto jest za nie odpowiedzialny. Zidentyfikuj i złagodź krytyczne wyzwania, w tym jakość danych, prywatność i przeszkody regulacyjne, które uniemożliwiają większości projektom AI dostarczanie wartości biznesowej.
• Zawsze zarządzaj. AI powinno pomagać w przewidywaniu zakłóceń, a nie powodować ich. Traktuj AI jak każdy inny rodzaj ryzyka. Ustanów wyraźne polityki i wewnętrzne kompetencje do oceny, jak Twoja organizacja i jej podmioty zewnętrzne korzystają z AI. Podczas gdy regulacje ewoluują na całym świecie, przejrzystość musi pozostać stała. Liderzy ds. ryzyka powinni być w stanie śledzić każde spostrzeżenie wspomagane przez AI do jego źródeł danych i logiki, zapewniając, że decyzje wytrzymują kontrolę regulatorów, rad i opinii publicznej.

Nie ma uniwersalnego planu dla AI w TPRM. Każda firma ma swoją dojrzałość, środowisko regulacyjne i tolerancję na ryzyko, które kształtują, jak AI jest wdrożone i dostarcza wartość, ale wszystkie programy powinny być budowane z zamiarem. Automatyzuj to, co jest gotowe, zarządzaj tym, co jest zautomatyzowane, i stale dostosowuj się do ewoluującej technologii i reguł, które ją otaczają.